量子隐形传态是建立远距离量子网络的关键技术之一。相比二维系统，高维量子网络具有更高的信道容量、更高的安全性等优点，受到人们的广泛关注。如何实现高效的高维量子隐形传态，从而实现高效的高维量子网络是当前量子信息领域的研究热点之一。 为了实现高维量子通信，李传锋、柳必恒等人从2016年开始采用光子的路径自由度编码，解决了路径比特的相干性问题[PRL 117, 220402 (2016)]，制备出了高保真度的三维纠缠态[PRL 117, 170403(2016)]；解决路径维度扩展问题，实现了32维量子纠缠态[PRL 125, 080503 (2020)]；解决路径自由度的传输问题，实现了高维量子纠缠态在11公里光纤中的有效传输[Optica 7, 738 (2020)]等。研究组从2017年起开始了高维量子隐形传态的实验研究。然而理论研究表明，在线性光学体系中，必须采用辅助粒子才能实现高维量子隐形传态。 为了实现高维量子隐形传态，研究组首先巧妙的提出了纠缠辅助的方式，利用log2d-1个辅助纠缠光子对就可以高效的实现d维的量子隐形传态，从而解决了资源消耗问题。然后实验上利用主动反馈技术实现路径间的相位锁定，干涉可见度在45小时内保持在0.98的水平，从而利用六光子系统实现了三维的量子隐形传态。研究组对三维量子隐形传态过程做了过程层析，保真度达到0.596，以7个标准差超过了经典极限值1/3，证实了三维量子隐形传态过程的量子特性。高效的高维量子隐形传态的实现为构建高效的高维量子网络打下坚实的基础。

项目成果/简介:量子隐形传态是建立远距离量子网络的关键技术之一。相比二维系统，高维量子网络具有更高的信道容量、更高的安全性等优点，受到人们的广泛关注。如何实现高效的高维量子隐形传态，从而实现高效的高维量子网络是当前量子信息领域的研究热点之一。 为了实现高维量子通信，李传锋、柳必恒等人从2016年开始采用光子的路径自由度编码，解决了路径比特的相干性问题[PRL 117, 220402 (2016)]，制备出了高保真度的三维纠缠态[PRL 117, 170403(2016)]；解决路径维度扩展问题，实现了32维量子纠缠态[PRL 125, 080503 (2020)]；解决路径自由度的传输问题，实现了高维量子纠缠态在11公里光纤中的有效传输[Optica 7, 738 (2020)]等。研究组从2017年起开始了高维量子隐形传态的实验研究。然而理论研究表明，在线性光学体系中，必须采用辅助粒子才能实现高维量子隐形传态。 为了实现高维量子隐形传态，研究组首先巧妙的提出了纠缠辅助的方式，利用log2d-1个辅助纠缠光子对就可以高效的实现d维的量子隐形传态，从而解决了资源消耗问题。然后实验上利用主动反馈技术实现路径间的相位锁定，干涉可见度在45小时内保持在0.98的水平，从而利用六光子系统实现了三维的量子隐形传态。研究组对三维量子隐形传态过程做了过程层析，保真度达到0.596，以7个标准差超过了经典极限值1/3，证实了三维量子隐形传态过程的量子特性。高效的高维量子隐形传态的实现为构建高效的高维量子网络打下坚实的基础。

浙江财经大学费舒澜副教授编写的《中国城乡收入差距的度量改进及分解研究》2017年12月由浙江大学出版社出版，获2019年“浙江省第二十届哲学社会科学优秀成果奖”三等奖（基础理论研究类）。 《中国城乡收入差距的度量改进及分解研究》一书针对城乡收入差距研究中的两个基础性课题——度量和分解开展研究。度量关系到对城乡收入差距大小的判断，而分解关系到对城乡收入差距成因的探寻。一方面，通过提出城乡收入差距度量的两个改进，提高度量方法的准确性；另一方面，通过分解视角的拓展——分布分解和财产性收入差距分解，加深对中国城乡收入差距成因的认识。

2020年3月25日，北京师范大学，牛津大学等多机构合作在Science 在线发表题为“The effect of human mobility and control measures on the COVID-19 epidemic in China”的研究成果，该研究发现，在早期，人类流动性数据很好地解释了中国COVID-19病例的空间分布。实施控制措施后，尽管报告病例的人口统计变化仍然表明武汉以外地方的传播链，但大多数地区这种相关性下降，增长率变为负数。这项研究表明，中国实施的严格控制措施大大减轻了COVID-19的传播。  

中国科学技术大学田志刚教授与彭慧教授团队首次揭示了肝脏定居NK细胞（即肝脏ILC1s）的异质性，发现其由两个不同起源和功能的细胞亚群组成。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片